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  3. Pythonで学ぶARIMAモデル
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Exercise

推定

前の演習では、ACF と PACF の結果がやや決め手に欠けました。データは ARMA(p, q) モデルか、あるいは完全ではない AR(3) モデルの可能性が示唆されています。この演習では、いくつかの次数を網羅的に試し、AIC に基づいて最良のモデルを探します。

時系列 savings はすでに読み込まれており、ARIMA クラスも環境にインポートされています。

Instructions

100 XP
  • p を 0 から 3、q を 0 から 3 までループします。
  • ループ内で ARMA(p, q) モデルを作成します。
  • 次に、そのモデルを時系列 savings に当てはめます。
  • 各ループの最後に、p と q の値、および AIC と BIC を出力します。